Summary
एक्स-रे गणना टोमोग्राफी में मिट्टी का अधिग्रहण डेटा से दृश्य और मात्रात्मक जड़ संरचना के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए एक प्रणाली प्रस्तुत किया है।
Abstract
पौधे की जड़ों जलवायु परिवर्तन और फसल प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव के साथ कि rhizosphere में होते संयंत्र मिट्टी सूक्ष्म जीव बातचीत में एक महत्वपूर्ण भूमिका है, साथ ही प्रक्रियाओं खेलते हैं। उनके पैतृक वातावरण में जड़ों पर मात्रात्मक आकार जानकारी जड़ विकास और पर्यावरण पौधों को शामिल प्रक्रियाओं के अध्ययन के लिए अमूल्य है। एक्स-रे गणना टोमोग्राफी (XCT) बगल में जड़ स्कैनिंग और विश्लेषण के लिए एक प्रभावी उपकरण होने के लिए प्रदर्शन किया गया है। हम एक costless और कुशल उपकरण है कि तीन आयामी (3 डी) टोमोग्राफी डेटा से अपने आकार की परवाह किए बिना सतह और रूट की मात्रा का अनुमान लगाती है विकसित करने के उद्देश्य से। एक प्रेयरी dropseed की जड़ संरचना (Sporobolus heterolepis) नमूना XCT का उपयोग imaged किया गया था। जड़ को खंगाला गया था, और प्राथमिक जड़ संरचना लाइसेंस और खुला स्रोत सॉफ्टवेयर का एक संयोजन का उपयोग कर डेटा से निकाला गया था। एक isosurface बहुभुज जाल तो विश्लेषण में आसानी के लिए बनाया गया था। हम टी विकसित किया हैवह आवेदन imeshJ, MATLAB 1 में उत्पन्न, स्टैंडअलोन जाल से जड़ मात्रा और सतह क्षेत्र की गणना करने के लिए। ImeshJ के आउटपुट सतह क्षेत्र (मिमी 2) और मात्रा (मिमी 3 में) कर रहे हैं। प्रक्रिया, मात्रात्मक जड़ विश्लेषण करने के लिए इमेजिंग से उपकरणों की एक अद्वितीय संयोजन का उपयोग, वर्णित है। XCT का एक संयोजन और खुला स्रोत सॉफ्टवेयर साबित कर दिया एक शक्तिशाली संयोजन noninvasively छवि संयंत्र जड़ नमूने, खंड जड़ डेटा, और 3 डी डेटा से मात्रात्मक जानकारी निकालने के लिए किया जाना है। 3 डी डाटा प्रोसेसिंग की इस पद्धति अन्य सामग्री / नमूना सिस्टम जहां कनेक्टिविटी समान एक्स-रे क्षीणन के घटकों और कठिनाइयों के बीच विभाजन के साथ उत्पन्न होती है करने के लिए लागू किया जाना चाहिए।
Introduction
जड़ें, rhizosphere 2-5 के हिस्से के रूप में, संयंत्र जीव विज्ञान के एक "अदृश्य" भाग का प्रतिनिधित्व मिट्टी की छवि जड़ों गैर invasively 6, 7 के लिए यह कठिन बना देता है के बाद से। हालांकि, मिट्टी पर्यावरण के भीतर जड़ विकास और बातचीत का अध्ययन समझ के लिए महत्वपूर्ण है जड़ / पौधों की वृद्धि और पोषक तत्व साइकिल चलाना, जो बदले में वनीकरण, खाद्य सुरक्षा और जलवायु प्रभावित करते हैं। एक्स-रे गणना टोमोग्राफी (XCT) अपने स्थानीय वातावरण में 8 संयंत्र जड़ नमूनों की noninvasive इमेजिंग के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण साबित हो गया है। आदेश में अलग अलग परिस्थितियों में जड़ विकास और आयामी परिवर्तन को मापने के लिए, और विभिन्न डेटासेट / नमूनों से डेटा की तुलना करने में सक्षम होने के लिए, एक टोमोग्राफी डेटा से मात्रात्मक जानकारी निकालने की जरूरत है। आसपास की जमीन के उस से जड़ डेटा के विभाजन, वह यह है कि यह चारों ओर बाकी सब से जड़ छवि के अलगाव (सहित, उदाहरण के लिए, एक पड़ोसी संयंत्र) ACCU से पहले एक महत्वपूर्ण कदम हैदर आकार विश्लेषण किया जा सकता है। हालांकि, एक सरल thresholding दृष्टिकोण अक्सर जड़ डेटा के लिए अव्यावहारिक है। मिट्टी में इमेजिंग पौधे की जड़ों के साथ जुड़े चुनौतियों जड़ सामग्री का एक्स-रे क्षीणन गुण में बदलाव, और पानी और कार्बनिक पदार्थ की वजह से जड़ और मिट्टी के बीच क्षीणन मूल्यों में ओवरलैप शामिल हैं। इन मुद्दों शानदार Mairhofer एट अल द्वारा हाल ही में संबोधित किया गया है। उनके दृश्य ट्रैकिंग उपकरण RooTrak 7, 9। में एक सफल विभाजन के बाद अगले कदम के जड़ की मात्रा और सतह क्षेत्र के सही निर्धारण है। मात्रा voxels की संख्या की गणना और voxels 'आकार cubed से गुणा करने के रूप में 7 से पहले दिखाया से अनुमान लगाया जा सकता है। जड़ सतह क्षेत्र और मात्रा का एक और अधिक सटीक निर्धारण के लिए, खंडों जड़ प्रणाली के isosurface एक एल्गोरिथ्म अग्रसर क्यूब्स 10 के रूप में जाना जाता है का उपयोग कर त्रिकोण का एक जाल द्वारा प्रतिनिधित्व किया जा सकता है। ओपन-सोर्स ImageJ 11 वें लगभग करने के लिए नियोजित किया जा सकताई जड़ अग्रसर क्यूब्स एल्गोरिथ्म पर आधारित मात्रा। हमारे ज्ञान का सबसे अच्छा करने के लिए, केवल खुला स्रोत सॉफ्टवेयर की एक सीमित संख्या सेंटीमीटर रेंज में जड़ नमूनों के लिए टोमोग्राफी आधारित मात्रा / सतह डेटा की गणना करने के लिए समर्पित है और ऊपर वर्तमान में उपलब्ध 12 है। एक खुला स्रोत सॉफ्टवेयर हम 13 को देखा जड़ विकास पर केंद्रित है और एकल कोशिका संकल्प पर मात्रात्मक मात्रा विश्लेषण सक्रिय करने के सेलुलर सुविधाओं के उद्देश्य से है। कुछ खुला स्रोत पूरे रूट सिस्टम 14 के लिए समर्पित सॉफ्टवेयर छोटे व्यास ट्यूबलर जड़ सन्निकटन कि उनके आकार वास्तव में ट्यूबलर है पर आधारित सिस्टम के लिए बहुत अच्छा है। हालांकि, 2 डी छवियों के साथ कुछ काम और 3 डी के ढेर 14 संभाल करने में असमर्थ हैं। इसके अलावा, ट्यूबलर आकार सन्निकटन मान्य नहीं हो सकता है जब इस तरह के पेड़ के उन लोगों के रूप में किसी न किसी तरह की सतहों और गैर वर्दी आकार, के साथ जड़ प्रणाली, अध्ययन कर रहे हैं। एक और दृष्टिकोण को 15 दो आयामी (2 डी) घूर्णी की छवि innovatively circumventing वें दृश्यों का उपयोग करता हैई एक महंगा सीटी स्कैनर के लिए की जरूरत है। यह उपाय, रिकॉर्ड, और प्रदर्शित करता है प्रणाली लंबाई जड़। सॉफ्टवेयर हम केवल उन व्यावसायिक रूप से उपलब्ध 16-18 से परीक्षण किया है; एक 3 डी छवि को संभालने में सक्षम होना करने के लिए प्रकट नहीं होता है 16 ढेर, दूसरा, एक पत्ती क्षेत्र और रूट की लंबाई माप उपकरण 17 है जबकि तीसरे रंग विश्लेषण 18 पर आधारित है। इस सर्वेक्षण के आधार पर, हम सुझाव है कि एक costless विकल्प है कि 3 डी टोमोग्राफी डेटा से अपने आकार की परवाह किए बिना सतह और रूट की मात्रा का अनुमान लगाती है वांछनीय है।
स्वतंत्र रूप से उपलब्ध RooTrak और ImageJ पर बिल्डिंग, हम एक प्रोग्राम, imeshJ नामित विकसित किया है (पूरक संहिता फ़ाइल देखें) जो एक isosurface मेष (सतह स्टीरियोलिथोग्राफी फ़ाइल) खंडों जड़ डेटा से उत्पन्न प्रक्रियाओं, और जड़ की मात्रा और सतह क्षेत्र की गणना करता है जाल त्रिकोण सूचकांक के आंकड़ों पर सरल ज्यामितीय गणना कर रहे हैं। यहाँ हम एक तरीका है कि XCT इमेजिंग के प्रयोग को जोड़ती रिपोर्ट,डेटा पुनर्निर्माण और दृश्य (सॉफ्टवेयर सीटी प्रो 3 डी और वी.जी. स्टूडियो), 3 डी डेटा (खुला स्रोत सॉफ्टवेयर ImageJ और RooTrak) में मिट्टी से नमूना की जड़ का विभाजन, और सतह और मात्रा के बारे में जानकारी की निकासी एक त्रिकोणीय जाल से (ImageJ और कंप्यूटर कोड imeshJ)।
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Protocol
सावधानी: एक एक्स-रे स्कैनर टोमोग्राफी के आपरेशन के दोनों सामान्य विकिरण प्रशिक्षण, और साधन-विशिष्ट विकिरण सुरक्षा प्रशिक्षण की आवश्यकता है। प्रयोगकर्ता की प्रयोगशाला के लिए प्रासंगिक सभी इसी प्रक्रिया का पालन किया जाना चाहिए।
1. रूट इमेजिंग
नोट: यह कदम एक ट्यूबलर प्लास्टिक के बर्तन में अपने मूल मिट्टी में आयोजित एक घास नमूना की इमेजिंग (40 मिमी की एक व्यास, 210 मिमी की ऊंचाई, और के बारे में 2 मिमी की दीवार मोटाई के साथ एक प्लास्टिक ट्यूब) का वर्णन है।
- एक दूरी लक्ष्य बढ़ाई के लिए वांछित पर साधन का नमूना जोड़तोड़ पर कमरों का संयंत्र रखें। एक 2 इंच व्यास धारक में एक संयंत्र के लिए, स्रोत दूरी के नमूना के बारे में 3 इंच (7 सेमी) होना चाहिए।
- इष्टतम रंग (ग्रे स्तर) डिटेक्टर छवि में विपरीत प्राप्त करने के लिए एक्स-रे स्कैन सेटिंग्स समायोजित करें। नोट: ये सेटिंग्स नियंत्रण यंत्र का इस्तेमाल किया सॉफ्टवेयर में उपलब्ध हैं।
- सेट एक्स-रे बिजली सेटिंग्स; 85 केवी और 190 μA इस परीक्षा में इस्तेमाल किया गयामिसाल।
- जोखिम समय निर्धारित करें। इधर, 1 सेकंड की एक अपेक्षाकृत लंबे समय जोखिम बेहतर संकेत करने वाली शोर अनुपात के लिए इस्तेमाल किया गया था।
- अनुमानों और प्रक्षेपण प्रति फ्रेम की संख्या सेट करें; 3,142 अनुमानों की कुल के लिए प्रक्षेपण प्रति 4 फ्रेम अच्छा डेटा आँकड़ों के लिए सुझाव दिया है।
- माप की स्थिति "छायांकन सुधार" टैब का चयन, और "बनाएँ" पर क्लिक करके ऊपर सेट का उपयोग कर एक छायांकन सुधार चलाएँ।
नोट: जब एक्स-रे प्रवाह की एक निरंतर सेट के साथ प्रबुद्ध छायांकन सुधार इमेजिंग डिवाइस के पिक्सल के जवाब में बदलाव के लिए क्षतिपूर्ति। प्रक्रिया खाली छवियों लेता है एक्स-रे किरण के साथ (किरण पथ से हटा नमूने के साथ) पर दिया, और किरण के साथ बंद कर दिया। यह सुधार एकत्र सभी छवियों के लिए लागू किया जाता है। - "अंगूठी कलाकृतियों को कम से कम" विकल्प (भी "मोड चक्कर" कहा जाता है) का चयन करें; नमूना कोणीय चरणों में घुमाया जाएगा whilst प्रक्षेपण छवियों अर्जित कर रहे हैं। इस Dat की ओर जाता हैएक धीमी दर पर अधिग्रहण, लेकिन रिंग कलाकृतियों को समाप्त करने में मदद करता है।
- अधिग्रहण टैब के अंतर्गत "अधिग्रहण" बटन पर क्लिक करके स्कैन प्रारंभ (सेटिंग्स ऊपर उल्लिखित के साथ, छवि संग्रह लगभग 4 घंटा ले जाएगा)।
2. डेटा पुनर्निर्माण
नोट: इस खंड में कच्चे छवियों (सीटी स्कैन से रेडियोग्राफ) से 3 डी की मात्रा डेटा के पुनर्निर्माण का वर्णन है।
- कार्यक्रम में कच्चे डेटा लोड।
- पहली और आखिरी छवि की तुलना यकीन नमूना कदम नहीं था या स्कैन सेटिंग डेटा अधिग्रहण के दौरान बदलाव नहीं किया बनाने के लिए (वे लगभग समान रूप पिछले छवि नमूना के एक 360 ओ रोटेशन के बाद लिया जाता है) होना चाहिए।
- "रोटेशन के केंद्र" टैब का चयन, और "शुरू" पर क्लिक करके (कोर) रोटेशन के केंद्र की गणना; उपयोग विकल्प "स्वचालित" भ्रष्टाचार के साथ "उच्च गुणवत्ता" सटीकता, और "दोहरी" (ऊपरी और निचले) टुकड़ा रों खोजनेभ्रष्टाचार गणना के लिए चुनाव।
- नमूना मात्रा खंगाला जा चयन करें: "वॉल्यूम" टैब का चयन करें, और संपादित मात्रा चयन खिड़कियों थंबनेल का उपयोग कर।
- "प्रारंभ" पर क्लिक करके मात्रा 3 डी डेटा युक्त फ़ाइल बनाने के लिए पुनर्निर्माण कार्य करें।
3. डेटा प्रसंस्करण / विभाजन
नोट: इस खंड का वर्णन कदम कार्यक्रम RooTrak जड़ों को ट्रैक करने में आगे की प्रक्रिया के लिए खंगाला डेटा तैयार करने के रूप में वे किसी भी आसपास के माल से मिट्टी के माध्यम से बाहर शाखा, और अलग-थलग जड़ें अभी के द्विआधारी छवियों का एक ढेर का निर्माण करने के लिए ले जाया जा जड़ ही।
- ImageJ में मात्रा में डेटा की प्रोसेसिंग एक RooTrak processable छवि ढेर तैयार करने के लिए:
- ImageJ में मात्रा फ़ाइल लोड।
- चमक और विपरीत सेटिंग्स का समायोजन करके जड़ और मिट्टी के बीच छवि के विपरीत अनुकूलन (क्लिक करें छवि / समायोजन / चमक / विपरीत)। जब छवि के भीतर ब्याज के क्षेत्र में दिखाई और गlearly अलग पहचाना, सेटिंग्स अनुकूलित माना जाता है।
- जेपीईजी, बीएमपी, या PNG प्रारूप में एक छवि ढेर के रूप में सहेजें।
- खंड जड़ को RooTrak में प्रसंस्करण:
- RooTrak में लोड छवि ढेर ( "उपकरण" टैब पर जाएँ, और प्रेस "ट्रैकर")।
- जड़ के अंदर बीज अंक निर्धारित करें: मात्रा डेटा के शीर्ष दृश्य टुकड़ा में दिखाई उचित जड़ वर्गों में से प्रत्येक के अंदर कई जगहों पर क्लिक करें।
- पर नजर रखने पैरामीटर "चिकनाई" और 0.3 और 0.8 क्रमश: "समानता" सेट करें।
- ट्रैकिंग समारोह चलाएँ। इस शीर्ष छवि टुकड़ा टुकड़ा से नीचे के लिए सभी तरह जड़ का पालन करेंगे।
- मात्रा डेटा को देखने के बाद, useable डेटा की मात्रा के अनुसार स्लाइस की संख्या का चयन करें; इस मामले में, ट्रैकिंग 6.2 मिमी की गहराई में, जहां जड़ सीमाओं बीमार परिभाषित (ट्रैक जड़ की छवि मिट्टी की है कि में मिश्रण करने के लिए शुरू कर दिया) बन गया है के बराबर 200 स्लाइस में बंद कर दिया गया था।
ध्यान देंछवि ढेर उत्पादित जहाँ भी आउटपुट निर्देशिका बनाया गया था करने के लिए स्वचालित रूप से सहेजा जाएगा।
4. वॉल्यूम और सतह विश्लेषण
नोट: यह कदम की छवि RooTrak द्वारा बनाई ढेर से isosurface जाल पीढ़ी का वर्णन है।
- ImageJ में एक द्विआधारी छवि प्रारूप में RooTrak से छवि ढेर कन्वर्ट। "प्रक्रिया", फिर "बाइनरी", फिर "बाइनरी बनाओ" का चयन करें।
- त्रिकोणीय जाल बनाने के लिए खुला स्रोत ImageJ प्लगइन, BoneJ, का उपयोग करें; ImageJ में "प्लगइन्स", फिर "BoneJ", फिर "isosurface" का चयन करें।
- 6 और 120 क्रमश: (डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स) के लिए "Resampling" और "सीमा" सेट करें। "सतह शो" जाँच करें, और "ठीक" बटन दबाएँ।
- "3 डी व्यूअर" पर फ़ाइल टैब पर क्लिक करें, फिर "निर्यात सतहों", फिर "के रूप में एसटीएल (बाइनरी)" बचाने के लिए।
- ओपन imeshJ, एसटीएल फ़ाइल का चयन करें और माइक्रोन में voxel आकार दर्ज करें। क्लिक करें "सीalculate भूतल क्षेत्र "मिमी 2 में कुल नमूना जड़ सतह क्षेत्र के अधिग्रहण के लिए। इसी तरह, क्लिक करें" मिमी 3 में कुल नमूना जड़ मात्रा प्राप्त करने के लिए मात्रा की गणना "।
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Representative Results
दो से मिलकर नमूना मूल निवासी घास प्रेयरी dropseed (Sporobolus heterolepis) और मूल मिट्टी के आसपास यह एक आवासीय क्षेत्र से लिया गया है और एक छोटी ट्यूब के आकार का धारक चित्रा 1 में देखा में रखा गया था की उपजा है। खंगाला डेटा voxel आकार लगभग 31 था माइक्रोन x 31 माइक्रोन x 31 माइक्रोन। खंगाला मात्रा फ़ाइल एक चयनित अभिविन्यास (ऊपर देखें) से छवियों का एक ढेर बनाने के लिए खुला स्रोत छवि प्रसंस्करण कार्यक्रम ImageJ 1.6 11 का उपयोग किया जाता था। मात्रा डेटा भी इस कार्यक्रम जड़ और मिट्टी मूल्यों के बीच विपरीत बढ़ाने के लिए चमकाया गया था। खंगाला आंकड़ों से यह स्पष्ट हो गया था कि जड़ और मिट्टी, सबसे अधिक संभावना कार्बनिक पदार्थ के कुछ घटकों, छवियों में कोई ग्रे पैमाने पर इसके विपरीत करने के लिए छोटी है, जिसके परिणामस्वरूप बहुत ही इसी तरह एक्स-रे क्षीणन कारकों (चित्रा 2) है।
आरooTrak, विभाजन के लिए इस्तेमाल किया कार्यक्रम, एक खुला स्रोत नॉटिंघम 7 विश्वविद्यालय में एकीकृत प्लांट बायोलॉजी के लिए केंद्र में विकसित कार्यक्रम है। यह विशेष रूप से जड़ों को ट्रैक करने के रूप में वे मिट्टी के माध्यम से बाहर शाखा, और सामग्री आसपास के द्विआधारी छवियों का एक ढेर का उत्पादन करने से जड़ों को अलग बनाया गया है। RooTrak जड़ डेटा 7, 9 के लिए सेगमेंटेशन सरल thresholding की तुलना में बेहतर उत्पादन करने के लिए दिखाया गया है। एक बीज बिंदु मात्रा डेटा के शीर्ष टुकड़ा में दिखाई उचित जड़ वर्गों में से प्रत्येक के अंदर चयनित किया गया था (चित्रा 3) सॉफ्टवेयर के तत्कालीन ट्रैकिंग समारोह बाघ गया था। RooTrak पैरामीटर "चिकनाई" और "समानता" क्रमश: 0.3 और 0.8 के लिए निर्धारित किया गया। इस रेंज में लगातार अच्छा ग्रे मूल्य जुदाई प्रदान करता है और अच्छी तरह से ब्याज के क्षेत्र आइसोलेट्स। RooTrak सफलतापूर्वक मात्रा डेटा (चित्रा 4) है, जो 6.2 मिमी की गहराई के बराबर था के चयनित 200 स्लाइस खंडों। segme देखें एनीमेशन फ़ाइल (Rootvideo.mov) में जड़ के ntation।
ImageJ RooTrak (चित्रा 5) द्वारा उत्पादित डेटा से 3 डी की मात्रा (पृथक जड़ की सतह का अनुमान करने) के एक त्रिकोणीय जाल, isosurface उत्पन्न करने के लिए इस्तेमाल किया गया था। "Resampling" और "सीमा" ImageJ में प्लगइन BoneJ (देखें प्रोटोकॉल में 4.3) के लिए कार्यरत डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स चयन किया गया था, क्योंकि वे एक अपेक्षाकृत जल्दी तरीके से एक विस्तृत isosurface का उत्पादन। resampling स्तर का समायोजन राशि समय की यह isosurface प्रस्तुत करने के लिए ले जाता है को प्रभावित करेगा। जाल एसटीएल प्रारूप में बच गया था, और imeshJ सतह क्षेत्र और जाल की मात्रा की गणना करने के लिए इस्तेमाल किया गया था। वर्तमान अध्ययन में खंगाला मात्रा के लिए, गणना की सतह क्षेत्र 351.87 मिमी 2 था, और मात्रा 47.27 मिमी 3 (चित्रा 6 देखें)।
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चित्रा 1. लाइव अध्ययन में इस्तेमाल नमूना। घास के नमूने में अपने मूल मिट्टी में imaged किया गया था एक 7 "लंबा, 1.5" व्यास प्लास्टिक के बर्तन। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा 2. विभाजन समस्या वाम:। कार्बनिक पदार्थ (ओम) रूट के समान ग्रे स्तर के घटकों दिखा नमूने के एक क्षैतिज टुकड़ा के शीर्ष दृश्य अधिकार:। डेटा के 3 डी प्रतिपादन सभी घटक है कि इसी तरह के ग्रे के हैं दिखा जड़ करने के लिए स्तर। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
। चित्रा 3 में RooTrak शीर्ष शुरू बिंदु छोड़ दिया: मात्रा डेटा जहां बोने शुरू कर दिया है की शीर्ष दृश्य टुकड़ा; शीर्ष सही: स्लाइस की संवर्धित देखें बाईं आकृति में एक लाल चौक से चिह्नित कर रहे हैं, बीज अंक उचित जड़ अंदर चुने गए हैं । पार अनुभाग, नीचे: लाल रंग में संतृप्त जड़ विभाजन के लिए चयन किया जाता है यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा अलग "ऊंचाइयों" रूट RooTrak द्वारा खंडित दिखाने से शीर्ष दृश्य स्लाइस की RooTrak। तीन प्रतिनिधि जोड़े से स्लाइस की 4. तुलना करें। (ए - बी): शीर्ष टुकड़ा और खंडों स्टेम की इसी टुकड़ा; (सी - डी): मध्य क्षेत्र टुकड़ा और खंडित जड़ की इसी टुकड़ा; (ई - एफ):। तल क्षेत्र टुकड़ा और खंडित जड़ की इसी टुकड़ा यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा 5. रूट के isosurface ImageJ से कब्जा कर लिया है। जड़ सतह एक त्रिकोणीय जाल द्वारा अनुमानित किया गया था। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
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Discussion
एक्स-रे गणना टोमोग्राफी और कई खुला स्रोत साबित कर कार्यक्रम का संयोजन एक शक्तिशाली संयोजन noninvasively छवि संयंत्र जड़ नमूने, खंड जड़ डेटा, और 3 डी डेटा से मात्रात्मक जानकारी (सतह क्षेत्र और मात्रा) को निकालने के लिए किया जाना है। हमारी सुविधाओं के लिए कल्पना और उपाय करने की क्षमता हमेशा स्कैन संकल्प, साथ ही द्वारा RooTrak सॉफ्टवेयर की सीमाओं तक सीमित है। हालांकि, स्कैन संकल्प इस अध्ययन में नमूना की सुविधाओं के बहुमत पर कब्जा करने के लिए पर्याप्त था, और RooTrak सफलतापूर्वक जड़ का एक महत्वपूर्ण भाग खंड करने में सक्षम था। इस कार्य में नियोजित RooTrak के संस्करण ऊपर की ओर यात्रा जड़ खंडों को ट्रैक नहीं था (ऊपर की ओर शाखाओं में बंटी में नमूना यहां अध्ययन काफी हद तक मौजूद नहीं था); कार्यक्रम के एक नए संस्करण इस समस्या 9 संबोधित करते हैं।
के रूप में परिचय में संकेत दिया था, साहित्य के एक सर्वेक्षण का सुझाव दिया है कि एक costless सॉफ्टवेयर विकल्प जड़ volum गणना करने के लिएई सेंटीमीटर रेंज में और ऊपर नमूनों पर 3 डी टोमोग्राफी डेटा से / सतह क्षेत्र अत्यधिक वांछित था। यहाँ दृष्टिकोण सूचना का महत्व यह है कि, के बाद जड़ खंडित है, यह व्यापक रूप से इस्तेमाल किया कार्यक्रम ImageJ द्वारा बनाई गई एक 3 डी डेटा स्वरूप के साथ काम करता है। विश्लेषण के दिल एक त्रिकोणीय जाल द्वारा अनुमानित अपनी छवि से जड़ की मात्रा और सतह क्षेत्र की गणना है। त्रिकोणीय .stl प्रारूप में ImageJ द्वारा उत्पन्न जाल, त्रिकोण है कि सतह सन्निकटन बनाने के सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करती है। ImeshJ बाइनरी फ़ाइल स्वरूप से सूचकांकों निकालता है और सूचकांक से सतह क्षेत्र की गणना करने में सक्षम है (जो है बस आधे वैक्टर के बीच पार उत्पाद की भयावहता शामिल होने अंक [1,2] और अंक [1,3]।) मात्रा त्रिकोण अंक और मूल के बीच एक चतुर्पाश्वीय के निर्माण, और बीच अदिश ट्रिपल उत्पाद खोजने के द्वारा गणना की जाती है त्रिकोण की स्थिति वैक्टर। हालांकि वहाँ कई r रहे हैंऐसी गणना के लिए स्त्रोत, चुनौती कुशलता से सतह क्षेत्र और meshes कि 10 लाख त्रिकोण के ऊपर की तरफ निहित के लिए मात्रा (बड़ा जड़ संरचनाओं में मामला हो सकता है।) की गणना करने के लिए कोड से पाश संरचनाओं को नष्ट करने से है, जो त्रिकोण पर कार्रवाई होती थी एक के बाद एक, और कई तरीके है कि कई डेटा बिंदुओं का एक साथ प्रसंस्करण की अनुमति को लागू करने के लिए, हम 5 सेकंड के तहत जाल में एक 6 लाख-त्रिकोण पर गणनाएं करने में सक्षम थे। संबंध आकार के नमूने के लिए के साथ, एक 20-औंस कंटेनर में एक शराबी संयंत्र ही बढ़ाई तहत पूरे डिटेक्टर रेंज को कवर किया जाएगा और डाटासेट के रूप में एक 2000-टुकड़ा छवि ढेर में नतीजा होगा। हम एक 200 टुकड़ा छवि ढेर (इस अध्ययन में कार्रवाई की जड़ का नमूना आकार, 6.2 मिमी) 2,000 टुकड़ा छवि ढेर करने के लिए 5 सेकंड में संसाधित से गणना की गति एक्सट्रपलेशन, तो imeshJ अभी भी इस प्रक्रिया चाहिए कि 1 मिनट के तहत ।
इस विधि के उत्पादों की सतह क्षेत्र और मात्रा रहे हैंजड़ नमूना है, जो मिट्टी से संयंत्र को हटाने, या किसी भी तरह से यह परेशान करने के बिना निर्धारित किया गया है। गणना की सतह क्षेत्र 351.87 मिमी 2 है, मात्रा 47.27 मिमी 3 है। अन्य, मध्यवर्ती उत्पादों जड़ संरचना का एक 3 डी दृश्य, और जड़ों की त्रिकोणीय जाल (चित्रा 6) कर रहे हैं।
वर्तमान प्रोटोकॉल में महत्वपूर्ण कदम नमूना के noninvasive tomographic इमेजिंग पर्याप्त घनत्व विपरीत (प्रोटोकॉल में कदम 1), नमूना (चरण 3) के बाकी हिस्सों से अध्ययन की जड़ भाग के विभाजन के साथ डेटा प्रदान करने के लिए कर रहे हैं, और त्रिकोणीय जाल, isosurface (चरण 4) से जड़ मात्रा और सतह क्षेत्र की गणना। इष्टतम घनत्व विपरीत प्राप्त करने के लिए, एक्स-रे शक्ति सेटिंग्स, 85 केवी और 190 μA, वर्तमान नमूना के लिए डिटेक्टर प्रतिक्रिया के आधार पर चुना गया था; कम एक्स-रे बिजली, अवर रंग विपरीत उत्पादन होता है, जबकि उच्च शक्ति डिटेक्टर संतृप्त है |। डेटा संग्रह सॉफ्टवेयर के ग्रे स्तर हिस्टोग्राम सुविधा क्या सत्ता सेटिंग्स का उपयोग करने के लिए तय करने में उपयोगकर्ता गाइड। सामान्य तौर पर, महत्वपूर्ण जैविक सामग्री के साथ मिट्टी संयंत्र के नमूने कम (> 100 केवी) एक्स-रे वोल्टेज सेटिंग्स की आवश्यकता होती हैं।
गणना की सतह क्षेत्र की सटीकता धारणा है कि isosurface ImageJ द्वारा उत्पादित जड़ की वास्तविक सतह के लिए एक उचित सन्निकटन है पर निर्भर है। यह धारणा बड़ी जड़ क्षेत्रों के लिए उचित है, लेकिन जब voxel आकार के बराबर आयामों के साथ जड़ों imaged हैं कम इतनी साबित हो सकता है। इस अध्ययन में नमूना के लिए, पूरे रूट के आकार और अपने क्षेत्रों voxel आकार की तुलना में अधिक से अधिक परिमाण थे। डिफ़ॉल्ट ImageJ / BoneJ सेटिंग्स (देखें प्रोटोकॉल का 4.3 में "सीमा" पैरामीटर) 3.6x10 -4 मिमी 2 9.6x10 -4 बनाम त्रिकोण में जिसके परिणामस्वरूप मिमी 2 छवि पिक्सेल आकार जड़ सतह एक का सही अनुमान प्रदान की है चाहिएइसकी वजह। अधिक से अधिक विस्तार की आवश्यकता होती है छोटे सुविधाओं के साथ नमूनों के लिए, सतह का अनुमान करने के त्रिकोण की संख्या (त्रिकोण आकार में कमी आई) बढ़ाया जा सकता है "सीमा" मूल्य को कम करके। यह अब कम्प्यूटेशनल समय में परिणाम होगा। आयामों voxel आकार के निकट के साथ जड़ क्षेत्रों के लिए, वाद्य संकल्प, टोंटी हो जाता है के बाद से voxel प्रतिनिधित्व कम सही हो जाता है। गणना की मात्रा आंकड़ों की सटीकता क्योंकि छोटे-व्यास जड़ों आनुपातिक जड़ की सतह क्षेत्र की तुलना में जड़ की मात्रा को कम योगदान भी उपरोक्त धारणा पर निर्भर है, लेकिन एक छोटे डिग्री करने के लिए है। हालांकि, जड़ के एक छोटे पार अनुभाग बस के रूप में प्रभावी ढंग से करता है, तो एक्स-रे स्रोत से दूरी कम से कम है स्कैन किया जा सकता। दूसरे शब्दों में, जड़ खंडों उच्च संकल्प डेटा की आवश्यकता होती है, एक उच्च बढ़ाई फिर से स्कैन किया जा करने की आवश्यकता होगी, और अधिक सटीक मैट्रिक्स प्राप्त किया जा सकता है। सतह क्षेत्र गणना की सटीकता भी हो सकता हैमिट्टी से जड़ के अपूर्ण विभाजन से प्रभावित। जबकि हमारी मिट्टी से जड़ भेद करने की क्षमता रंग (ग्रे स्तर) विपरीत इमेजिंग कदम में हासिल की पर निर्भर करता है, विभाजन कदम के सुधार गणना में किसी भी त्रुटि को कम करने में मदद मिलेगी। एक नया कोड है कि RooTrak विभाजन की प्रक्रिया में सुधार होगा की विकास चल रहा है। गणना imeshJ द्वारा किया सरल, ज्ञात मात्रा और हमारी प्रयोगशाला में सतह क्षेत्र के एकल घटक नमूनों के लिए कार्यक्रम के उत्पादन की तुलना द्वारा सत्यापित किया गया था।
3 डी डाटा प्रोसेसिंग की इस पद्धति अन्य सामग्री / नमूना सिस्टम को लागू किया जाना चाहिए जहां इसी तरह एक्स-रे क्षीणन के घटकों और कठिनाइयों नमूना विभाजन के साथ पैदा बीच कनेक्टिविटी नहीं है। ImeshJ पर किसी भी स्रोत (पीईटी, एमआरआई स्कैन) से 3 डी डेटा पर काम करेंगे एक छवि ढेर हित के किसी भी वस्तु के रूप में लंबे समय के रूप में डेटा है, जो एक isosurface बनाने के लिए प्रयोग किया जाता है, और एसटीएल फ़ाइल से बनाया जाता हैकि imeshJ उपयोग करता है। गणना की सतह क्षेत्र और मात्रा के आंकड़े अन्य तरीकों से ही नमूना पर प्राप्त मूल्यों की तुलना किया जाना चाहिए (विकसित किया जाना है) इन गणनाओं की सटीकता का आकलन करने के लिए। इस तरह की तुलना आगे imeshJ कोड को परिष्कृत करने की क्षमता के लिए महत्वपूर्ण होगा। भविष्य की योजनाओं के लिए एक नए रूट ट्रैकिंग उपकरण के विकास और पौधे जड़ नमूने के उच्च throughput इमेजिंग के लिए imeshJ कोड शामिल हैं।
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Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| X-Tek/Metris XTH 320/225 kV | Nikon Metrology | X-ray tomography scanner | |
| Inspect X | Nikon Metrology | Instrument control software | |
| CT Pro 3D | Nikon Metrology | Reconstruction software, version XT 2.2 | |
| VG Studio MAX | Visual Graphics GmbH | Visualization software for 3D volumes, version 2.1.5 | |
| ImageJ | Open-source | Image processing and analysis software, version 1.6 | |
| RooTrak | Open-source | Root segmentation software, version 0.3.1-b1 beta | |
| imeshJ | EMSL | MATLAB script developed by the authors | |
| Prairie dropseed grass sample | Sample obtained from ground in residential area |
References
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